【摘 要】
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基于粒子滤波(PF)的剩余寿命预测方法已在实践中被广泛使用,但对于航空航天等复杂系统利用PF建立退化模型时,其健康指标(HI)不能由监测数据直接得到,为提高预测精度,确保可靠
【机 构】
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北京科技大学自动化学院工业过程知识自动化教育部重点实验室; 北京科技大学人工智能研究院;
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基于粒子滤波(PF)的剩余寿命预测方法已在实践中被广泛使用,但对于航空航天等复杂系统利用PF建立退化模型时,其健康指标(HI)不能由监测数据直接得到,为提高预测精度,确保可靠性与安全性,本文提出一种基于数据驱动与物理模型相结合的寿命预测方法.首先,利用DBN网络构建反映健康状态的健康指标;然后,利用基于粒子滤波的各种算法进行寿命预测;最后,为评估预测方法的性能,本文开发了一款基于MATLAB的剩余寿命预测及其性能评估工具箱.该工具箱具有良好的图形用户界面,优良的人机交互性能,方便使用者进行操作.工具箱内集成了12种主要的算法,通过使用C-MAPSS航空发动机数据集进行验证,验证了该工具箱的有效性、多功能性和实用性.
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